Power BI Embedded

What is Power BI Embedded?

Power BI Embedded คืออะไร และเหมาะกับใครในการฝังรายงานข้อมูล Facebook X LinkedIn ในการพัฒนาแอปพลิเคชันยุคใหม่ องค์กรต่าง ๆ มีความต้องการเพิ่มขึ้นในการส่งมอบระบบวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics) เข้าไปในผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ของตนเองโดยตรง Power BI Embedded คือบริการบน Microsoft Azure ที่ออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมแดชบอร์ดและรายงานที่โต้ตอบได้เข้ากับแอปพลิเคชัน โดยที่ผู้ใช้งานปลายทางไม่จำเป็นต้องมีสิทธิ์การใช้งาน (License) ของ Power BI ส่วนตัว แนวทางนี้ช่วยให้ผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ องค์กร และนักพัฒนาสามารถมอบประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างไร้รอยต่อภายในเว็บหรือโมบายแอปพลิเคชัน ในขณะที่ยังคงควบคุมการยืนยันตัวตน การสร้างแบรนด์ และการจัดการการเข้าถึงได้อย่างสมบูรณ์ Power BI Embedded: แนวคิดหลักและสถาปัตยกรรม โดยพื้นฐานแล้ว บริการนี้จะแยก “การใช้งานระบบวิเคราะห์” ออกจาก “การสร้างรายงาน” นักพัฒนาจะสร้างรายงานด้วย Power BI Desktop และเผยแพร่ไปยัง “ความจุ” (Capacity) ที่กำหนดไว้บน Azure จากนั้นแอปพลิเคชันจะดึงรายงานเหล่านั้นมาแสดงผลอย่างปลอดภัยผ่าน API และ SDK ส่วนประกอบหลักทางสถาปัตยกรรม ได้แก่: โมเดลตามความจุของ Azure (Azure capacity-based model): เพื่อประสิทธิภาพที่ปรับขยายได้ REST APIs และ SDKs: สำหรับการฝังรายงานและสร้างระบบอัตโนมัติ การยืนยันตัวตนระดับแอปพลิเคชัน: แทนที่การใช้สิทธิ์การใช้งานแบบรายบุคคล การแยกสภาพแวดล้อม (Tenant isolation): สำหรับสถานการณ์ที่มีลูกค้าหลายราย (Multi-customer) เนื่องจากรายงานจะถูกประมวลผลภายในแอปพลิเคชันหลัก ผู้ใช้งานปลายทางจึงไม่จำเป็นต้องล็อกอินเข้าสู่หน้าอินเทอร์เฟซของบริการ Power BI โดยตรง วิธีการทำงานของ Power BI Embedded ในทางปฏิบัติ ในเชิงเทคนิค นักพัฒนาจะยืนยันตัวตนแอปพลิเคชันโดยใช้ Azure Active Directory หรือ Service Principals จากนั้นแอปพลิเคชันจะสร้าง “Embed Tokens” ที่ปลอดภัย เพื่ออนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงรายงานหรือชุดข้อมูลเฉพาะได้ โมเดลนี้รองรับ: การควบคุมการเข้าถึงที่ละเอียดและแม่นยำ การปรับแต่งหน้าจอ (UI) และการสร้างแบรนด์ตามต้องการ การเชื่อมต่อกับระบบระบุตัวตนที่มีอยู่เดิม สถานการณ์ซอฟต์แวร์แบบ SaaS สำหรับลูกค้าหลายราย กรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับ Embedded Analytics แอปพลิเคชัน SaaS และ ISV: ผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ฝังรายงานลงในแพลตฟอร์มเพื่อเพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์และสร้างความแตกต่างในตลาด แอปพลิเคชันภายในสายงานธุรกิจ (LOB): องค์กรรวมแดชบอร์ดเข้ากับพอร์ทัลภายในสำหรับทีมขาย การเงิน ทรัพยากรบุคคล และฝ่ายปฏิบัติการ โดยไม่ต้องแจกจ่ายเครื่องมือ BI เพิ่มเติม พอร์ทัลสำหรับลูกค้าและพันธมิตร: องค์กรเปิดให้ลูกค้าและคู่ค้าเข้าถึงข้อมูลวิเคราะห์ได้ โดยควบคุมได้อย่างแม่นยำว่าผู้ใช้แต่ละรายจะเห็นข้อมูลใดได้บ้าง Power BI Embedded: การกำหนดราคาและการควบคุมต้นทุน บริการนี้ใช้โมเดลราคาตามความจุ (Capacity-based pricing) ซึ่งแตกต่างจากสิทธิ์การใช้งาน Power BI มาตรฐาน โดยค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับ: ขนาดของความจุ (Capacity size) ความต้องการด้านประสิทธิภาพ ระยะเวลาการใช้งาน สิ่งนี้ช่วยให้การจัดการต้นทุนเป็นไปอย่างแม่นยำและไม่จำเป็นต้องซื้อสิทธิ์การใช้งานให้แก่ผู้เข้าชมทุกคน นักพัฒนาสามารถปรับเพิ่มหรือลดความจุได้ตามความต้องการ ซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับแอปพลิเคชันที่มีรูปแบบการใช้งานไม่คงที่ การเปรียบเทียบระหว่าง Power BI Embedded และสิทธิ์การใช้งานแบบดั้งเดิม หัวข้อการเปรียบเทียบ รุ่น Embedded รุ่นดั้งเดิม (Traditional) สิทธิ์การใช้งานผู้ใช้ ไม่จำเป็น จำเป็นต้องมีรายบุคคล กลุ่มเป้าหมาย ผู้ใช้แอปพลิเคชัน นักวิเคราะห์ภายในองค์กร รูปแบบการปรับใช้ ฝังอยู่ในแอปพลิเคชัน…

agentic memory system

Building an Agentic Memory System for GitHub Copilot

Agentic Memory System สำหรับ GitHub Copilot Facebook X LinkedIn เพื่อเปลี่ยน GitHub Copilot จากผู้ช่วยเขียนโค้ดแบบงานเดี่ยว (Single-task) ให้กลายเป็นระบบนิเวศแห่งการทำงานร่วมกันของเอเจนท์อัจฉริยะ GitHub ได้เปิดตัว Agentic Memory System ซึ่งเป็นขีดความสามารถพื้นฐานที่สำคัญ แทนที่ Copilot จะต้องเริ่มนับหนึ่งใหม่ในทุกเซสชัน ตอนนี้เอเจนท์สามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่องจากเวิร์กโฟลว์การพัฒนาจริง ช่วยให้ความรู้คงอยู่ วิวัฒนาการ และปรับปรุงความแม่นยำได้เมื่อเวลาผ่านไป การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้ Copilot เข้าใจ Repository, ข้อตกลงการเขียนโค้ด (Coding conventions), รูปแบบสถาปัตยกรรม และข้อจำกัดในการดำเนินงานได้ดียิ่งขึ้น โดยที่นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องคอยอธิบายบริบทเดิมซ้ำ ๆ ทำไมหน่วยความจำข้ามเอเจนท์ถึงสำคัญในการพัฒนายุคใหม่ การพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ใช่กิจกรรมที่เป็นเส้นตรง (Linear) อีกต่อไป ทีมงานต้องสลับไปมาระหว่างการเขียนโค้ด, การรีวิว, การดีบั๊ก, การรักษาความปลอดภัย, การปรับใช้ (Deploy) และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน โดยปกติแล้วเครื่องมือ AI มักทำงานแยกส่วนกัน (Silos) ทำให้ไม่สามารถส่งต่อข้อมูลเชิงลึกที่ค้นพบจากเวิร์กโฟลว์หนึ่งไปยังอีกเวิร์กโฟลว์หนึ่งได้ หน่วยความจำข้ามเอเจนท์จะเข้ามาแก้ข้อจำกัดนี้ โดยอนุญาตให้ข้อมูลเชิงลึกที่เรียนรู้ในขั้นตอนหนึ่งของการพัฒนาไปให้ข้อมูลในการดำเนินการของอีกขั้นตอนหนึ่งได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อเอเจนท์เขียนโค้ดตรวจพบกฎสถาปัตยกรรมที่สำคัญในขณะที่กำลังแก้ไขช่องโหว่ ความรู้นั้นจะสามารถถูกนำไปใช้ซ้ำโดยเอเจนท์รีวิวโค้ดเพื่อตรวจจับการละเมิดกฎใน Pull Request ในอนาคต สิ่งนี้สร้างผลลัพธ์แบบทวีคูณ (Compounding effect) ที่ทุกการโต้ตอบจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ในอนาคตให้ดีขึ้น สถาปัตยกรรมและหลักการออกแบบของ Agentic Memory System Agentic Memory System ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ความท้าทายหลักประการหนึ่ง นั่นคือ “ความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป” (Accuracy over time) เนื่องจากโค้ดเบสมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว กิ่งก้านของโค้ด (Branches) มีความหลากหลาย และสมมติฐานต่าง ๆ อาจล้าสมัยได้ การจัดเก็บข้อมูลโดยไม่ตรวจสอบจะนำมาซึ่งความเสี่ยงมากกว่าประโยชน์ เพื่อแก้ปัญหานี้ GitHub จึงสร้างระบบหน่วยความจำโดยใช้การ ตรวจสอบแบบ Just-in-Time (Just-in-Time Verification) แทนการจัดเก็บข้อมูลแบบคงที่ รูปแบบการตรวจสอบแบบ Just-in-Time ความจำแต่ละส่วนจะถูกเก็บไว้พร้อมกับ การอ้างอิง (Citations) ที่ชัดเจน ซึ่งระบุถึงตำแหน่งโค้ดที่รองรับข้อมูลเชิงลึกนั้น ๆ ก่อนที่เอเจนท์จะใช้งานหน่วยความจำ ระบบจะตรวจสอบว่า: ตำแหน่งโค้ดที่อ้างอิงยังคงมีอยู่จริง เนื้อหายังคงสอดคล้องกับหน่วยความจำที่บันทึกไว้ ข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องกับ Branch ปัจจุบันหรือไม่ หากพบความขัดแย้ง เอเจนท์จะอัปเดตหรือแทนที่หน่วยความจำนั้นด้วยหลักฐานใหม่ทันที ทำให้ระบบสามารถแก้ไขตัวเองได้ (Self-correcting) และทนทานต่อข้อมูลที่ล้าสมัยหรือการนำไปใช้ผิดวัตถุประสงค์ การสร้างหน่วยความจำในฐานะเครื่องมือของเอเจนท์ การสร้างหน่วยความจำถูกปรับใช้ในรูปแบบของการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool call) โดยเอเจนท์จะเรียกใช้เฉพาะเมื่อตรวจพบความรู้ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้และมีมูลค่าในระยะยาวเท่านั้น ตัวอย่างการใช้งานจริง: การซิงโครไนซ์เวอร์ชันของ API ในโค้ดฝั่ง Client, Logic ฝั่ง Server และเอกสารประกอบ เมื่อ Copilot พบการอัปเดตเวอร์ชันที่สอดคล้องกันในหลาย ๆ ไฟล์ ระบบจะจัดเก็บหน่วยความจำเชิงโครงสร้างที่เชื่อมโยงตำแหน่งเหล่านั้นเข้าด้วยกัน ในการเปลี่ยนแปลงครั้งต่อไป เอเจนท์จะอัปเดตไฟล์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดโดยอัตโนมัติ หรือแจ้งเตือนหากมีการตกหล่นในระหว่างการรีวิวโค้ด ช่วยป้องกันบั๊กที่ตรวจจับยากก่อนที่จะเข้าสู่ขั้นตอนการผลิต (Production) ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการแยกส่วน Repository หน่วยความจำใน Copilot ถูกควบคุมอย่างเข้มงวด: หน่วยความจำถูกจำกัดขอบเขตตามแต่ละ Repository เฉพาะผู้มีสิทธิ์เขียนโค้ด (Write access) เท่านั้นที่สามารถสร้างหน่วยความจำได้ หน่วยความจำสามารถใช้ได้ภายใน Repository เดียวกันเท่านั้น ไม่อนุญาตให้มีการรั่วไหลของข้อมูลข้าม Repository รูปแบบนี้สะท้อนถึงโครงสร้างการอนุญาตที่มีอยู่เดิมของ GitHub เพื่อให้มั่นใจว่าหน่วยความจำจะประพฤติตัวเหมือนซอร์สโค้ด: ปลอดภัย ตรวจสอบได้ และเป็นส่วนตัว…

ASEAN Digital Awards Digital Innovation

Fusion Solution คว้ารางวัล Silver Award บนเวที ASEAN Digital Awards 2026

Fusion Solution คว้ารางวัล Silver Award บนเวที ASEAN Digital Awards 2026 ตอกย้ำศักยภาพนวัตกรรมดิจิทัลไทยสู่ระดับอาเซียน Facebook X LinkedIn Fusion Solution Co., Ltd. สร้างความภาคภูมิใจให้กับประเทศไทยอีกครั้ง หลังคว้ารางวัล Silver Award สาขา Digital Innovation จากเวทีระดับนานาชาติ ASEAN Digital Awards 2026 ซึ่งจัดขึ้นควบคู่กับการประชุม the 6th ASEAN Digital Ministers’ Meeting and Related Meetings (ADGMIN 6) ณ กรุงฮานอย สาธารณรัฐสังคมนิยมเวียดนาม การได้รับรางวัลในครั้งนี้สะท้อนถึงศักยภาพของอุตสาหกรรมดิจิทัลไทย ที่สามารถแข่งขันและได้รับการยอมรับในระดับอาเซียน โดย Fusion Solution เป็นหนึ่งใน Top 3 Finalist ของภูมิภาคอาเซียน…